利用波形分析技术预测塔河油田碳酸盐岩储层

针对塔河油田盐体覆盖区下奥陶统碳酸盐岩埋深大,储层非均质性强的特征,利用地震波形变化特征半定量识别和预测优质储层分布。波形分析法是根据碳酸盐岩储层裂缝和孔洞结构特有的非均质性,建立地质模型,结合地震波形分析和反射机理研究,确定储层与地震响应之间的对应关系,根据建立的碳酸盐储集层地震识别模式,进而对未知区域作储层预测。     

利用波形分析技术半定量预测塔中碳酸盐岩储层

针对塔中地区碳酸盐岩储层类型多、非均质性强的特点,利用地震波形变化特征,半定量地识别和预测了优质储层的分布。文章论述了该技术的基本原理、实现过程以及关键参数选择的原则。通过井一震标定建立了储层段地震响应的模式,分析了不同品质储层的地震波形特征;利用自组织神经网络逐道进行了目的层段地震道波形聚类;结合钻井标定最终实现了碳酸盐岩储层的半定量化评价。根据预测结果部署了2口井,钻探结果与预测结果吻合较好。     

利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度

碳酸盐岩储层非均质性和各向异性强,利用某种单一技术难以准确定量地刻画出裂缝孔隙度空间分布情况.利用地震属性、多元统计分析理论和ANFIS(自适应性模糊神经网络)综合预测碳酸盐岩储层裂缝孔隙度.用成像测井资料准确识别裂缝孔隙发育位置.并计算出裂缝孔隙度的大小,用自适应性模糊神经网络建立井孔裂缝孔隙度和井旁地震属性数据体之间的函数关系模型,结合全区地震属性数据体对碳酸盐岩储层进行定量评价.利用该项技术预测塔中某工区碳酸盐岩储层裂缝孔隙度分布,预测结果与钻遇优质储层的井点吻合,说明该方法在该区有一定的实用性.     

碳酸盐岩岩溶储层次生孔隙发育带预测

碳酸盐岩岩溶储层非均质性和各向异性强,采用井震联合方法对储层次生孔隙度进行了预测。首先利用成像测井数据评价碳酸盐岩储层次生孔隙参数,然后运用模糊神经网络技术建立次生孔隙参数与井旁道地震属性之间的关系模型,进而预测全工区储层次生孔隙度分布。采用井震联合方法预测的次生孔隙发育带与钻遇优质储层的井点吻合,预测结果在研究区块有一定的可用性。     

基于地震子波衰减谱的碳酸盐岩烃类检测方法

针对碳酸盐岩储层,根据含油气地层对地震波高频成分吸收增强、吸收系数增大的原理,提出了基于地震子波衰减谱的烃类检测技术。该技术在对地震资料进行去噪的基础上,应用复倒谱匹配法分别求取目的层上、下沿层时窗内的地震子波谱,进而求取上下时窗地震子波衰减谱。通过衰减谱进行碳酸盐岩储层烃类检测。在Y2井区碳酸盐岩储层的实际应用中,与基于目的层的烃类检测技术相比较,该技术敏感性较高,能够有效地预测碳酸盐岩储层的油气分布,对井位部署和油气增储上产具有指导作用。     

利用地震属性预测碳酸盐岩储层

碳酸盐岩储层的强非均质性加大储层横向预测的难度。在采用二步法精细标定及解释的基础上,确定储层的地震响应,并利用主成分分析振幅、频率、信噪比等多种地震属性,尤其是波形特征对TZA井区碳酸盐岩储层展布特征进行了预测,最终圈定有利储层发育区带。     

新型高含水储层渗透率模型应用研究

油田进入高含水期 ,储层参数发生了变化。用传统的解释方法计算渗透率很难达到理想的精度。笔者提出利用流动单元、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)和多元统计分析理论建立高含水油田渗透率模型。应用于丘陵油田高含水储层评价中 ,取得了良好的效果     

基于流动单元、ANFIS和多元统计分析建立高含水储层渗透率模型

常规测井解释以砂层组或单砂层为解释单元,忽视砂层内部不同流动单元渗流特征的差异,因此储集层解释模型可靠性不高.尤其当油田进入高含水期,储层参数发生了变化.用传统的解释方法计算渗透率很难达到理想的精度.提出利用流动单元、自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)和多元统计分析理论建立高含水油田渗透率模型,并应用于丘陵油田高含水储层评价中,取得了良好的效果.     

井震联合分级控制小层对比方法

塔中4油田的沉积环境为海陆交互相，多变的沉积相加大了小层对比的难度，使得传统的小层对比方法不能满足储层精细描述的精度需要。为此，提出了井震联合分级控制小层对比方法，即首先在精细井震标定的基础上，利用地震资料和标准层控制，构建大套地层等时格架；然后运用相序递变规律、沉积旋回和反演结果在地层格架内对比砂层组；最后利用模型以及岩性和厚度比例对比单砂层。在塔中4油田，利用该对比方法对全区37口钻井的CI油组的4个砂组33个单砂体进行了小层对比与划分，确立了全区砂层组及其单砂体小层的合理对比方案，建立了小层划分数据表。